• 研究生: 黃冠勝
• 畢業學年度: 101
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步態在醫療照護上及醫學上是一個相當重要指標，在神經外科中，步態可以視為是由神經與肌肉的協調動作，然而目前的醫學診斷方式，主要是以醫生的主觀判定，但因不同醫師的主觀判定而有所不同，難以建立長期的追蹤與察覺其細微的變化。
步態分析可以用來評估及測量人類走路的行為模式。近年來大多數相關研究專注於將步態資訊量化，用以尋找與其相關的病因，然而大多數的方法需要侷限測試者於預設的實驗空間，並利用精密的儀器蒐集與分析步態資料。此方式難以反應日常生活中的情況。為了解決此限制，本論文以智慧型手機內嵌三軸加速器作為收集資料的感測器，並且將頸椎受傷的病人作為實驗目標，收集步態信號，進一步分析病人於手術前後的步態信號差異，建立一個統計量表提供量化分析的依據，除了可以與醫學相關病徵做連結對應之外，並提供病人與家屬一個復原的指標。
本論文中利用步態訊號於三軸加速器之特性分割步態週期，以三種訊號處理分析演算法包括傅立葉轉換（Fourier Transform）、短時傅立葉轉換（Short-time Fourier transform）、希爾伯特-黃轉換（Hilbert-Huang Transform）經驗模態分解（EMD），並採用統機分析的方法，制訂量化標準來幫助判斷手術前於手術後的顯著區別。並期待本論文的貢獻於未來能夠提供醫護人員，與診療復健相關細微難以查覺的步態資訊外，並可以成為病人自身的參考指標。